Análise de chamadas em tempo real - Amazon Transcribe
Insights em tempo real

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Análise de chamadas em tempo real

O Call Analytics em tempo real fornece informações em tempo real que podem ser usadas para resolver problemas e reduzir a tensão à medida que ela aumenta.

Os seguintes insights estão disponíveis com o Call Analytics em tempo real:

Além da análise de chamadas em tempo real, também Amazon Transcribe pode realizar análises pós-chamada em seu stream de mídia. Você pode incluir análises pós-chamada na solicitação de análise de chamadas em tempo real usando o parâmetro PostCallAnalyticsSettings.

Insights em tempo real

Esta seção detalha os insights disponíveis para transcrições do Call Analytics em tempo real.

Eventos de categoria

Com os eventos de categoria, você pode fazer a correspondência da transcrição com uma palavra-chave ou frase exata. Por exemplo, se você definir um filtro para a frase “Quero falar com o gerente”, Amazon Transcribe filtre exatamente essa frase.

Veja a seguir um exemplo de saída.

Para obter mais informações sobre a criação de categorias de análise de chamadas em tempo real, consulte Criar categorias para transcrições em tempo real.

dica

Os eventos de categoria permitem que você defina alertas em tempo real. Consulte Criar alertas em tempo real para correspondências de categorias para obter mais informações.

Detecção de problemas

A detecção de problemas fornece resumos sucintos dos problemas detectados em cada segmento de áudio. Com o recurso de detecção de problemas, é possível:

  • Reduzir a necessidade de anotações manuais durante e após as chamadas.

  • Melhorar a eficiência dos atendentes, permitindo que eles respondam mais rapidamente aos clientes.

nota

A detecção de problemas é compatível com esses dialetos do idioma inglês: australiano (en-AU), britânico (en-GB) e dos EUA (en-US).

O recurso de detecção de problemas funciona em todas as áreas e setores empresariais, e é baseado no contexto. Ele funciona out-of-the-box e, portanto, não oferece suporte à personalização, como treinamento de modelos ou categorias personalizadas.

A detecção de problemas com o Call Analytics em tempo real é realizada em cada segmento de áudio completo.

Veja a seguir um exemplo de saída.

Identificação de PII (dados confidenciais)

A identificação de dados confidenciais rotula informações de identificação pessoal (PII) na transcrição do texto. Esse parâmetro é útil para proteger as informações do cliente.

nota

A identificação de PII em tempo real é suportada com esses dialetos do idioma inglês: australiano (en-AU), britânico (en-GB), EUA (en-US) e com dialeto do idioma espanhol (). es-US

A identificação de PII com análise de chamadas em tempo real é realizada em cada segmento de áudio completo.

Para ver a lista de PII que é identificada usando esse recurso ou para saber mais sobre a identificação de PII com Amazon Transcribe, consulte. Editar ou identificar informações de identificação pessoal

Veja a seguir um exemplo de saída.

Edição de PII (dados confidenciais)

A edição de dados confidenciais substitui as informações de identificação pessoal (PII) na transcrição de texto pelo tipo de PII (por exemplo, [NAME]). Esse parâmetro é útil para proteger as informações do cliente.

nota

A redação de PII em tempo real é suportada com esses dialetos do idioma inglês: australiano (en-AU), britânico (), EUA (en-GB) e com dialeto do idioma espanhol (en-US). es-US

A edição de PII com o Call Analytics em tempo real é realizada em cada segmento de áudio completo.

Para ver a lista de PII que é editada usando esse recurso ou para saber mais sobre edição com o Amazon Transcribe, consulte Editar ou identificar informações de identificação pessoal.

Veja a seguir um exemplo de saída.

Análise de sentimentos

A análise de sentimentos estima como o cliente e o atendente estão se sentindo durante a ligação. Essa métrica é fornecida para cada segmento de fala e é representada como um valor qualitativo (positive, neutral, mixed ou negative).

Com esse parâmetro, é possível avaliar qualitativamente o sentimento geral de cada participante da chamada e o sentimento de cada participante durante cada segmento de fala. Essa métrica pode ajudar a identificar se o atendente é capaz de deixar satisfeito um cliente chateado no momento em que a chamada termina.

A análise de sentimentos com o Call Analytics em tempo real é realizada em cada segmento de áudio completo.

A análise de sentimentos funciona out-of-the-box e, portanto, não oferece suporte à personalização, como treinamento de modelos ou categorias personalizadas.

Veja a seguir um exemplo de saída.

Identificação de idioma

A identificação do idioma reconhece e determina automaticamente o idioma principal falado em cada canal de seus fluxos de áudio durante a análise de chamadas em tempo real. Uma vez identificado, o Call Analytics processará e retornará a transcrição mais adequada com base no idioma detectado, devolvendo essas informações por meio do stream em tempo real.

Esse recurso permite que você reconheça e identifique automaticamente o idioma dominante falado em cada canal do seu stream de áudio. Depois que o idioma é detectado, o Call Analytics processa e entrega a transcrição apropriada para o idioma identificado em tempo real.

A identificação automática de idioma é compatível com todos os idiomas compatíveis com streaming do Call Analytics que atualmente são compatíveis com transcrições de streaming sem custo adicional, e está disponível nas regiões da AWS compatíveis com streaming do Call Analytics.

Importante

O Call Analytics oferece suporte somente à identificação em um único idioma, que identifica o idioma dominante falado em seu canal de áudio. A identificação em vários idiomas não é suportada, o que significa que cada canal só pode ser transcrito em um idioma.

Para usar a identificação de idioma, você deve fornecer pelo menos dois códigos de idioma e no máximo cinco códigos de idioma, e você pode selecionar somente um dialeto de idioma por idioma por stream dos idiomas de streaming compatíveis do Call Analytics. Isso significa que você não pode selecionar en-US e en-AU como opções de idioma para a mesma transcrição. Ao utilizar esse recurso, o LanguageCode parâmetro deve permanecer nulo na solicitação, pois LanguageCode IdentifyLanguage são opções mutuamente exclusivas.

Atenção

Se os códigos de idioma especificados não corresponderem ao idioma real falado, o sistema selecionará o idioma mais semelhante entre suas opções, o que pode resultar em transcrições imprecisas.

Usando o recurso de identificação de idioma, você pode:

  • Detecte automaticamente o idioma dominante em tempo real

  • Processe idiomas diferentes em canais separados

  • Receba pontuações de confiança para detecção de linguagem

  • Aplique vocabulários personalizados específicos do idioma

Para usar a identificação do idioma, você deve configurar os seguintes parâmetros:

Parâmetros necessários:

  • identifyLanguage- Defina como verdadeiro para permitir a identificação do idioma.

  • languageOptions- Uma lista de possíveis códigos de idioma a serem usados quando identifyLanguage está definido como verdadeiro. Você deve fornecer no mínimo duas seleções de idioma, pois a seleção de um único idioma não é suportada.

Parâmetros opcionais:

  • preferredLanguage- Seu idioma primário esperado das opções de idioma fornecidas. Adicionar um idioma preferencial pode ajudar o Call Analytics a identificar o idioma mais rapidamente.

  • vocabularyNames- Nomes de vocabulário personalizados para maior precisão. Observe que os nomes do vocabulário diferenciam maiúsculas de minúsculas e, se o idioma do vocabulário personalizado não corresponder ao idioma de mídia identificado, ele não será aplicado à transcrição.

  • vocabularyFilterNames- Nomes de filtros de vocabulário para personalizar a saída da transcrição.

Veja a seguir um exemplo de saída.